ANALISIS SISTEM INFERENSI FUZZY METODE TSUKAMOTO UNTUK DATA SKALA ORDINAL

LINA NUR BAITI , 1217031040 (2016) ANALISIS SISTEM INFERENSI FUZZY METODE TSUKAMOTO UNTUK DATA SKALA ORDINAL. UNIVERSITAS LAMPUNG, FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM.

[img]
Preview
Text
ABSTRAK (ABSTRACT).pdf

Download (258Kb) | Preview
[img] Text
SKRIPSI FULL.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2725Kb)
[img]
Preview
Text
SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf

Download (2726Kb) | Preview

Abstrak

Data skala ordinal kadangkala menimbulkan ketidakpastian karena angka pada data tersebut hanya sebagai lambang dari suatu tingkatan kategori. Analisisnya dilakukan dengan menghitung persentase setiap kategori. Namun, persentase tersebut belum diketahui nilai kebenarannya. Hal ini dapat diselesaikan dengan penerapan logika fuzzy, yaitu sistem inferensi fuzzy metode Tsukamoto. Analisis sistem inferensi fuzzy metode Tsukamoto untuk data skala ordinal yang memiliki lima kategori dengan menggunakan representasi linear turun, linear naik, dan kurva segitiga pada himpunan fuzzy kategori terendah, tertinggi, serta kategori antara terendah dan tertinggi dilakukan dengan tahapan-tahapan, yaitu menentukan variabel fuzzy, menentukan himpunan fuzzy, fuzzifikasi (menentukan fungsi keanggotaan setiap himpunan fuzzy dan menghitung nilai keanggotaan berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah diperoleh), pembentukan aturan fuzzy dalam bentuk IF...THEN…, proses inferensi fuzzy (menghitung nilai α-predikat tiap rule dengan fungsi implikasi MIN dan menghitung hasil inferensi secara tegas masing-masing rule ), serta defuzzifikasi menggunakan metode weighted average. Studi kasus pada penelitian ini menggunakan data hasil kuesioner survei tingkat kepuasaan siswa terhadap pelayanan sekolah SMA YP Unila Bandar Lampung pada aspek kejelasan petugas pelayanan. Dari studi kasus diperoleh nilai output sebesar 56, artinya aspek kejelasan petugas pelayanan cukup puas. Kata kunci: data skala ordinal, logika fuzzy, himpunan fuzzy, sistem inferensi fuzzy metode Tsukamoto. abstract Ordinal scale data are created by numbers that use to represent position or order in a series. These mean that ordinal scale data are uncertainly because the numbers in data as a symbol of category. To analyze the data, we must calculate the percentage of each category otherwise the percentage of true value is unknown. This problem can be solved by fuzzy inference system of Tsukamoto method. In five categories of ordinal scale data that we used, can be represented by down linear, rise linear, and triangle curve on the set of fuzzy lowest category, the highest category, as well as between both of them. The representation can be determine using steps: fuzzy variables, fuzzy set, fuzzification and calculating membership of value based on membership function, fuzzy rule that used IF…THEN…, fuzzy inference, and defuzzification using weighted average method. The case studies using data quesionere about satisfication student’s level of services in SMA YP Unila Bandar Lampung through clearness aspect. The result that obtained is 56, it means that clearness aspect is satisfied quite. Keywords: ordinal scale data, fuzzy logic, fuzzy set, fuzzy inference system of Tsukamoto method.

Tipe Karya Ilmiah: Skripsi
Subyek: Q Science (General) > QA Mathematics
Program Studi: Fakultas MIPA > Prodi Matematika
Depositing User: 82425180 . Digilib
Date Deposited: 27 May 2016 08:51
Last Modified: 27 May 2016 08:51
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/22311

Actions (login required)

View Item View Item